¿Por qué el 88 % de las empresas utilizan la inteligencia artificial y menos del 6 % obtienen un crecimiento significativo gracias a ella, y en qué se diferencian aquellas que sí lo consiguen?
En los últimos dos años, los consejos de administración de todos los principales sectores han aprobado presupuestos para la IA, han contratado a directores de IA y han puesto en marcha programas de transformación digital. Los resultados son, según casi cualquier criterio, decepcionantes. La Encuesta Global 2025 de McKinsey, realizada a casi 2.000 ejecutivos de 105 países, reveló que el 88 % de las organizaciones utiliza actualmente la IA en al menos una función empresarial. Sin embargo, solo el 6 % afirma haber obtenido un impacto financiero significativo a nivel de toda la empresa.
Esa brecha merece un análisis detallado, porque no se trata de un problema tecnológico, sino de un problema estratégico.
Las empresas que forman parte de ese 6 % no están utilizando mejores algoritmos ni cuentan con mayores presupuestos para recursos informáticos. Se están planteando una pregunta fundamentalmente diferente. No se preguntan «¿cómo podemos utilizar la IA para hacer nuestro trabajo actual más rápido?», sino «¿cómo podemos rediseñar los sistemas a través de los cuales creamos valor, de modo que la IA potencie nuestra ventaja con el paso del tiempo?». Ese cambio de perspectiva, por sencillo que parezca, marca la diferencia entre la IA como herramienta de reducción de costes y la IA como motor de crecimiento empresarial.
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La trampa de la eficiencia: por qué la mayoría de las estrategias de IA se estancan
Se observa una tendencia común en todos los sectores cuando se analiza la relación entre la adopción de la IA y los resultados de crecimiento. Las organizaciones que conciben la IA como una herramienta de eficiencia, una forma de obtener los mismos resultados con menos mano de obra o a mayor velocidad, suelen situarse en el extremo inferior del impacto empresarial medible. Logran mejoras en los procesos, pero no consiguen una ventaja competitiva duradera.
¿Por qué? Porque las mejoras en la eficiencia son replicables. Si tu ventaja se debe a un proceso de creación de contenidos más rápido, a un modelo de atención al cliente más económico o a un ciclo de aprovisionamiento más ágil, esa ventaja desaparece en el momento en que tus competidores adquieran las mismas herramientas. En los sectores en los que la tecnología subyacente es un producto básico, la herramienta no puede ser la estrategia.
Las organizaciones que generan un crecimiento real gracias a la IA comparten tres características: integran la IA en sus sistemas de creación de valor, no solo en sus flujos de trabajo; consideran los datos como un activo que se acumula con el tiempo, en lugar de un insumo transaccional; y construyen relaciones con la marca y con los clientes que se profundizan a medida que la IA aprende de ellos. No se trata de una cuestión de arquitectura tecnológica, sino de arquitectura estratégica.
Cómo es una verdadera estrategia de IA a gran escala
Cuando Satya Nadella describió la estrategia de IA de Microsoft en Davos, la frase más reveladora no se refirió a las tasas de adopción de Copilot, sino al aprendizaje compuesto. La ventaja de Microsoft no radica en los modelos que implementa hoy en día, sino en el hecho de que cada interacción en su ecosistema —desde Teams hasta Azure y LinkedIn— hace que la siguiente interacción sea más inteligente, más personalizada y más valiosa. El sistema aprende. La ventaja crece.
Esta es la lógica arquitectónica que distingue el crecimiento impulsado por la IA de las operaciones asistidas por la IA. Competir en la economía de los sistemas de IA implica crear lo que Vivaldi denomina «sistemas interconectados», en los que la inteligencia no se limita a herramientas individuales, sino que fluye a lo largo de todo un ecosistema, generando bucles de aprendizaje recursivos y rendimientos crecientes.
Para los directivos de las empresas, esto tiene tres implicaciones prácticas:
- Los sistemas de los clientes deben aprender en tiempo real. La segmentación estática y el seguimiento anual de la marca resultan insuficientes cuando la inteligencia artificial es capaz de sintetizar de forma continua señales de comportamiento procedentes de millones de puntos de contacto. Las empresas que impulsan su crecimiento gracias a la inteligencia artificial están sustituyendo los análisis periódicos por un procesamiento continuo de señales y utilizan esa inteligencia para rediseñar sus ofertas, comunicaciones y experiencias antes de que la competencia detecte ese mismo cambio.
- Los sistemas de valor deben rediseñarse, no solo acelerarse. Las empresas que crecen más rápido no están aplicando los modelos de negocio existentes a la velocidad de la IA. Están utilizando la IA para identificar nuevos puntos de interacción, nuevos intercambios de valor y nuevos efectos de red que su modelo actual no podría soportar. En esto es en lo que trabaja el departamento de IA y Nuevas Tecnologías deVivaldi con sus clientes: en rediseñar la arquitectura de la creación de valor, no en la velocidad de sus canales existentes.
- Los sistemas de marca deben asimilar la inteligencia. Esta es la dimensión más infravalorada de la estrategia empresarial en materia de IA. Las marcas que integran la IA en su relación con los clientes, y no solo en sus operaciones, crean una ventaja que resulta extremadamente difícil de replicar. La marca aprende qué valora cada cliente, cuándo, en qué contexto y a través de qué señales. Ese aprendizaje se acumula. La mayoría de los competidores pueden copiar tu IA aplicada a los flujos de trabajo. Ninguno de ellos puede copiar la inteligencia acumulada sobre tus clientes.
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El imperativo del liderazgo: en qué se equivoca la alta dirección respecto a la estrategia de IA
Hay una segunda tendencia en los datos, de la que rara vez se habla en la prensa especializada en tecnología. Al analizar el 6 % de las empresas que generan un crecimiento real impulsado por la IA, se observa que comparten una característica de liderazgo que no tiene nada que ver con los conocimientos técnicos. Sus altos directivos han tomado una decisión deliberada sobre el propósito para el que están desarrollando la IA.
La mayoría de los directivos, cuando se les presiona, afirman que utilizan la IA para «impulsar la eficiencia», «mejorar la experiencia del cliente» o «reducir el tiempo de comercialización». Se trata de resultados, no de estrategias. Describen orientaciones, pero no arquitecturas. Establecen expectativas, pero no definen cómo la empresa generará más valor el año que viene que en la actualidad gracias a la IA.
Los líderes que están integrando la IA en su trayectoria de crecimiento están respondiendo a una pregunta más compleja: ¿en qué parte de nuestro ecosistema necesitamos que la inteligencia se potencie? ¿Qué interacciones, si se hicieran más inteligentes con el tiempo, harían que nuestra marca fuera más valiosa para más personas en más contextos? ¿Cómo diseñamos la IA para que, cuantos más clientes nos utilicen, más difícil les resulte dejarnos?
Este es el marco que Vivaldi denomina «campo de interacción», la idea de que las empresas generan la mayor parte de su valor no a través de cadenas de valor lineales, sino mediante la densidad y la calidad de las interacciones en todo su ecosistema. La IA no se limita a acelerar esas interacciones. Cuando se diseña correctamente, las profundiza, aportando más valor a más participantes con cada ciclo. Así es como Amazon se volvía más útil cuanto más se utilizaba. Así es como Spotify se hacía más difícil de abandonar cuanto más tiempo se escuchaba. Así es como las plataformas empresariales, cuando se construyen correctamente, generan el tipo de fidelidad que se traduce directamente en poder de fijación de precios y crecimiento de los ingresos a largo plazo.
Cómo desarrollar tu estrategia de IA para el crecimiento empresarial: un marco de referencia
Basándonos en el trabajo de Vivaldicon empresas internacionales de los sectores de los servicios financieros, los bienes de consumo, la tecnología y la sanidad, a continuación explicamos cómo las organizaciones pueden desarrollar una estrategia de IA que genere un crecimiento cuantificable, en lugar de meras mejoras marginales en la eficiencia.
1. Empieza por la arquitectura de crecimiento, no por la selección de tecnología. Antes de evaluar plataformas de IA o grandes modelos de lenguaje, analiza dónde se crea y dónde se destruye valor en tu ecosistema. Identifica las tres o cuatro interacciones en las que la IA podría cambiar no solo la velocidad, sino también la profundidad. Estas se convertirán en los ejes centrales de tu estrategia de IA. Las herramientas se seleccionan para adaptarse a la arquitectura, y no al revés.
2. Diseña pensando en el aprendizaje continuo, no en una optimización puntual. Cada implementación de IA debe evaluarse en función de una pregunta: ¿sabrá este sistema más —y, por lo tanto, funcionará mejor— dentro de seis meses de lo que sabe hoy? Si la respuesta es no, lo que tienes es una iniciativa de automatización, no una estrategia de crecimiento basada en la IA. Una verdadera estrategia de IA crea activos que se revalorizan con el tiempo: datos propios, modelos de comportamiento y señales sobre las preferencias de los clientes que solo tu sistema posee.
3. Considera la marca como un elemento fundamental de la estrategia de IA, no como algo secundario. Las empresas que generan el mayor crecimiento impulsado por la IA son aquellas en las que la estrategia de marca y la de IA se desarrollan conjuntamente. La marca define los límites de la interacción: lo que el cliente piensa de ti, lo que espera y lo que consideraría una violación de la confianza. Una IA que opera fuera de esos límites daña la marca. Una IA desarrollada dentro de ellos la refuerza. Lo que la IA nos enseña sobre estrategia y marcas es, en esencia, una lección sobre la indivisibilidad del diseño de la marca y del negocio.
4. Desarrollar la inteligencia organizativa junto con la inteligencia artificial. El activo más escaso en cualquier transformación basada en la IA no es el modelo, sino la capacidad organizativa para interpretar, cuestionar y actuar en función de los conocimientos generados por la IA. Las empresas que generan un crecimiento real gracias a la IA invierten tanto en los sistemas humanos, los procesos de toma de decisiones, los marcos de gobernanza y las culturas de aprendizaje como en la pila tecnológica. El 94 % de las organizaciones que no ven un crecimiento derivado de la IA cuentan con modelos. Lo que les falta es la arquitectura organizativa necesaria para traducir los resultados de los modelos en acciones estratégicas.
5. Mide el impacto de la IA en términos empresariales, no tecnológicos. Los paneles de control repletos de métricas de rendimiento de modelos, índices de precisión, velocidades de inferencia o porcentajes de adopción no son métricas de la estrategia de IA. Son métricas operativas. La estrategia de IA debe medirse en términos de impacto en los ingresos, valor del ciclo de vida del cliente, cuota de gasto, mejora del Net Promoter Score y poder de fijación de precios. Si no puedes establecer una relación directa entre tu iniciativa de IA y alguno de estos resultados, la iniciativa debe rediseñarse o suspenderse.
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El reto de la integración: por qué la estrategia de IA no puede limitarse a una sola función
Uno de los errores estructurales más habituales en la estrategia de IA de las empresas es de carácter organizativo: la IA se enmarca en el ámbito tecnológico. El director técnico (CTO) o el director de sistemas de información (CIO) es el responsable de la hoja de ruta, los modelos y la implementación. Las funciones empresariales se convierten en consumidoras de los resultados de la IA, en lugar de diseñadoras de la estrategia de IA.
Esta estructura da lugar a un resultado previsible: una IA técnicamente sofisticada, pero estratégicamente desalineada. Los modelos son precisos. La infraestructura es escalable. El problema empresarial para el que se crearon resulta ser menos valioso de lo que se creía inicialmente, o bien la solución pasa por alto una perspectiva clave sobre el cliente que nunca se incluyó en el pliego de condiciones del modelo.
Una verdadera estrategia de IA para el crecimiento empresarial requiere lo que Vivaldi denomina un enfoque de diseño de sistemas multifuncional. La visión del crecimiento (dónde está cambiando la creación de valor) debe provenir del negocio. La visión de la marca (en qué relaciones, permisos y expectativas nos movemos) debe provenir de marketing y del liderazgo de la marca. La arquitectura tecnológica (cómo desarrollar una IA que se potencie en lugar de limitarse a ejecutar) debe provenir de la ingeniería y la ciencia de datos. Estas tres vertientes deben diseñarse conjuntamente, ya que el modo de fallo de cada una solo es visible desde las otras dos.
Aquí es donde entra en juego el marco estratégico de transformación digital deVivaldi: en la intersección entre la arquitectura empresarial, la arquitectura de marca y la arquitectura tecnológica. La mayoría de los programas de transformación se centran en uno de estos tres aspectos. Los que generan un crecimiento real y sostenido abordan los tres como un sistema unificado.
Cómo es realmente el crecimiento de la IA empresarial
Si dejamos de lado las promesas de los proveedores y los discursos de las conferencias, el crecimiento de la IA en el ámbito empresarial se reduce a un mecanismo sencillo: las organizaciones que conocen mejor lo que valoran sus clientes, a un nivel más detallado y en más contextos, pueden crear productos más relevantes, tomar mejores decisiones sobre precios y establecer relaciones más sólidas que los competidores que tienen menos información. La IA es el sistema que procesa, sintetiza y actúa en función de ese conocimiento a gran escala.
Por lo tanto, la cuestión estratégica no es «¿tenemos IA?», sino «¿sabe nuestra IA cosas que nuestros competidores no saben, y está diseñada para ampliar esa brecha de conocimiento con el tiempo?». Esa pregunta apunta directamente a la estrategia de datos, la arquitectura de marca, el diseño organizativo y la estructura del ecosistema. Ninguna de ellas es una cuestión tecnológica. Todas ellas son cuestiones de estrategia de crecimiento.
Las empresas que están obteniendo resultados significativos gracias a la IA son aquellas que ya han dado respuesta a estas preguntas o que están desarrollando activamente la capacidad para hacerlo. El 94 % restante está esperando a que la tecnología elabore la estrategia por ellas. Pero eso no va a suceder.
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